一:Hive本质是是什么
1：hive是分布式又是数据仓库，同时又是查询引擎，Spark SQL只是取代的HIVE的查询引擎这一部分，企业一般使用Hive+spark SQL进行开发
2：hive的主要工作
1> 把HQL翻译长map-reduce的代码，并且有可能产生很多mapreduce的job
2> 把生产的Mapreduce代码及相关资源打包成jar并发布到Hadoop的集群当中并进行运行
3：hive架构
4：hive默认情况下用derby存储元数据，所以在生产环境下一般会采用多用户的数据库进行元数据的存储，并可以读写分离和备份，一般使用主节点写，从节点读，一般使用mysql
5：hive数据仓库数据的具体存储
二：SparkSQL 和DataFrame
1：处理一切存储介质和各种格式的数据(可以扩展sparksql来读取更多类型的数据)
2：Spark SQL把数据仓库的计算速度推向了新的高度（Tungsten成熟之后会更厉害）
3：Spark SQL 推出的Dataframe可以让数据仓库直接使用机器学习，图计算等复杂算法
4：HIVE+Spark SQL+DataFrame：
i> Hive:负责廉价的数据仓库存储
ii>Spark Sql:负责高速的计算
iii> DataFrame：负责复杂的数据挖掘
三： DataFrame与RDD
1：DataFrame是一个分布式的table
2：RDD和DataFrame的根本差异
1.RDD是以Record为单位的，
2.DataFrame包含了每一个Record的Metadata信息，也就是说DataFrame的的优化是基于列的优化，RDD是基于行的优化